機械学習と人工知能 (AI) の違い

テクノロジー分野では頻繁に使用されますが、意味が異なる単語がいくつかあります。人工知能 (AI)と機械学習 (ML) が代表的な例です。これらは関連していますが、同じではありません。次の記事では、AI と ML の違い、その用途、将来について見ていきます。

人工知能 (AI) とは何ですか?

人工知能 (AI) は、コンピューター サイエンスおよびエンジニアリングの一分野であり、学習、問題解決、意思決定、および従来人間の知能によって行われてきたその他すべての機能を実行できる機械の作成に焦点を当てています。

最も単純な形では、AI は人間のように考え、行動する機械の能力を指します。人間にはすぐには分からないパターンや洞察を見つけるために、大量のデータを AI システムで処理する必要があります。これらのシステムは、取得した知識を使用して意思決定を行ったり、問題の解決策を見つけたり、操作を実行したりできます。

1950 年代以来、人工知能 (AI) についての議論が行われてきました。しかし、処理能力、ビッグデータ、機械学習技術の最近の発展により、AI の水準が引き上げられています。AI はすでに私たちの日常生活に必要な要素となっており、仮想アシスタント、レコメンデーション システム、自動運転車などの多くのアプリケーションを強化しています。そして将来的には、AIは生活のさらに多くの領域に浸透する可能性があります。

機械学習 (ML) とは何ですか?

人工知能のサブセットである機械学習 (ML) は、明示的なプログラミングを行わずにコンピューターが経験から学習し、時間の経過とともに改善できる方法とモデルを構築することに重点を置いています。言い換えれば、コンピュータにデータを与え、そのデータから学習させることで、特定のタスクの実行方法をコンピュータに教える技術です。

予測分析、自然言語処理、画像および音声認識、その他の分野はすべて、機械学習 (ML) アルゴリズムの自動パターン検出および学習機能の恩恵を受けることができます。

機械学習は、強化学習、教師なし学習、教師あり学習の 3 つのタイプに分類できます。教師あり学習では、各入力の出力でラベル付けされたデータセットを使用してコンピューターに学習させます。このラベル付きデータを使用して入力変数と出力変数の間の相関関係を学習することで、コンピューターは新しい入力に対する出力を予測できます。

教師なし学習では、ラベルなしのデータセットが与えられた後、コンピュータが独自にパターンと関係を認識する必要があります。最後に重要なことですが、強化学習では、コンピューターは周囲と対話し、特定の行動に対する報酬または罰の形でフィードバックを受け取ることによって、新しいスキルを学習します。

機械はデータから学習し、さまざまなアプローチやアルゴリズムを使用して予測や選択を行うことができます。これらは機械学習というより広範なトピックに含まれます。同様に、ディープラーニングは機械学習の一分野であり、人工ニューラル ネットワークを大量のデータにさらしてパターンを認識し、予測を行うようにトレーニングする必要があります。したがって、ディープラーニングは、多層人工ニューラルネットワークを使用してデータ内の複雑なパターンと関係を理解する、非常に洗練された特殊なタイプの機械学習です。

AI と ML の主な違い

AI と ML は密接に関連していますが、両者を区別する重要な特徴がいくつかあります。AI と ML の主な違いは次のとおりです。

限界

AI の分野は広大で、ML を含むさまざまな技術が含まれています。対照的に、ML は AI の一分野であり、統計モデルとアルゴリズムを使用して、コンピューターがデータから学習し、予測や選択を行えるようにすることに重点を置いています。

アプローチ

人間の意思決定と認識を模倣するアルゴリズムを設計することは、人気のある AI 戦略です。対照的に、ML の主な目標は、データに対してアルゴリズムをトレーニングして、予測や選択に使用できる関連性やパターンを見つけることです。

データ要件

事前にプログラムされたルールとヒューリスティックを使用して、小規模なデータセットやデータがまったくない場合でも機能する AI アルゴリズムを作成できます。対照的に、ML アルゴリズムをトレーニングしてパターンと関連性を見つけるには、大規模なデータ セットを使用する必要があります。

柔軟性

AI アルゴリズムはさまざまなタスクを解決できるように設計できますが、多くの場合、特定の目的に合わせて調整されます。一方、ML アルゴリズムは適応性が高いことが多く、さまざまな問題や課題の解決に使用できます。

人間の参加

AI では多くの場合、人間の能力や意思決定プロセスを補完または置き換えることができるアルゴリズムの構築が必要になります。一方、ML は、反復的なプロセスを自動化したり、人間の意思決定をサポートしたりするために適用されることがよくあります。

人間の意思決定と認知のシミュレーションに焦点を当てた AI は、ML を含むさまざまなアプローチを含むより大きな分野です。対照的に、機械学習の目標は、コンピューターがデータから学習し、予測や決定を行えるようにすることです。

AI と ML の応用

AI と ML は、次のような多くのアプリケーションで使用されています。

1. 自然言語処理 (NLP): チャットボット、感情分析、音声認識、言語翻訳などの用途に使用されます。
2. 不正行為の検出、リスク管理、ポートフォリオの最適化は、金融分野でのアプリケーションです。
3. レコメンデーション システム: 例には、商品だけでなく書籍や映画のレコメンドも含まれます。
4. 顔認識、物体検出、シーン認識は、AI 画像およびビデオ認識テクノロジーのアプリケーションのほんの一部です。
5. 自動運転車とドローンは、自動運転車が使用されている 2 つの例です。
6. 診断と治療の計画、新薬の発見、患者のモニタリングは、医療業界でのアプリケーションです。

AI と ML がさまざまな分野に変革をもたらす可能性は、その応用がより多様かつ複雑になるにつれて、ますます明らかになってきています。これらのテクノロジーは、企業や組織が業務を合理化し、コストを削減し、より適切な意思決定を行えるようにすることで、業界の将来に大きな影響を与えるものと考えられています。

AI と機械学習の利点と限界

現在、最もエキサイティングで有望なテクノロジーの 2 つは、人工知能と機械学習です。それらは、私たちのお互いの関係、周囲の人々や環境、働き方や学び方など、私たちの生活の多くの側面を変える力を持っています。AI と ML には多くの利点がありますが、考慮する必要がある重要な倫理的問題もあります。

たとえば、AIが雇用や経済にどのような影響を与えるかについての懸念があります。また、人々の自主性とプライバシーを尊重した方法で新しいテクノロジーが作成され、展開されるようにすることも重要です。

生活の多くの側面を変えている 2 つのテクノロジー、AI と ML は、別々ではありますが、互いに関連しています。ML は AI の分野で使用される特定のテクノロジーですが、AI は他の多くのテクノロジーを組み込んだ大きな分野でもあります。

AI と ML はどちらも、今後数年間で多くの業界を変える準備ができています。医療、銀行、運輸などの分野で多くの用途に使用されています。また、他の新しいテクノロジーと同様に、対処する必要がある重要な社会的および倫理的課題も提示します。